الذكاء الاصطناعي تقنية تستهلك نسبة عالية من الطاقة. يكشف أحدث التقديرات أن بصمة الكربون المشتقة من ابتكار تقنية واحدة من نوع الذكاء الاصطناعي تساوي 284 طناً من ثاني أكسيد الكربون، أي أكثر من انبعاثات سيارة عادية على مرّ استعمالها بخمس مرات. قيّمت إيما سترابل وزملاؤها من جامعة "ماساتشوستس" في "أمهرست" مستوى استهلاك الطاقة لتدريب أربع شبكات عصبية كبرى تُستعمل لتحليل اللغة. تدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تحلل اللغة أنظمة الحلول الحسابية المسؤولة عن تشغيل خدمة "مترجم غوغل"، فضلاً عن مولدات النصوص التي تكتب مقالات إخبارية مزيفة عند تلقي سطور قليلة. تتدرب هذه التقنيات عبر التعلم العميق الذي يعالج كميات هائلة من البيانات. تقول سترابل: "لاكتساب معارف معقدة بقدر اللغة، يجب أن تكون النماذج المستعملة واسعة".
تقضي مقاربة شائعة بإعطاء نظام الذكاء الاصطناعي مليارات المقالات المكتوبة للكشف عن معنى الكلمات وطريقة تركيب العبارات. لقياس الأثر البيئي لهذه المقاربة، درّب فريق سترابل أربعة أنظمة مختلفة (Transformer، ELMo، BERT، GPT-2) ليوم واحد، واستخلص عينات عن درجة استهلاكها للطاقة.
احتسب الباحثون مجموع الطاقة اللازم لتدريب كل ذكاء اصطناعي من خلال ضرب هذا الرقم بمدة التدريبات الإجمالية التي أفصح عنها مصممو النماذج. ثم جرى تقدير بصمة الكربون بناءً على متوسط انبعاثات الكربون المستعملة لتوليد الطاقة في الولايات المتحدة. تنتج عملية البحث الهندسي العصبي أنظمة دقيقة من الذكاء الاصطناعي من خلال أتمتة التصميم، وقد تبيّن أنها تستهلك طاقة مكثفة ووقتاً طويلاً. يتطلب تدريب نظام Transformer من دون هذه العملية 84 ساعة، لكنه يحتاج إلى أكثر من 270 ألف ساعة عند استعمالها، ما يعني استهلاك طاقة إضافية بمعدل 3 آلاف مرة. يتوزع هذا التدريب على عشرات الرقائق، ما يعني أن إتمامه يتطلب بضعة أشهر وليس سنوات. ينجم غياب الفعالية عن الحاجة إلى تعديل النموذج بما يناسب مهامّ محددة جداً، مثل الترجمة من لغة إلى أخرى. تطرح شركات التكنولوجيا الكبرى، مثل "أمازون" و"غوغل"، منصات سحابية يمكن أن يدفع الباحثون ثمنها لاستعمالها عن بُعد وتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. للحصول على صورة أدق عن بصمة الكربون، يجب أن يراعي التحليل مصادر الطاقة التي تستعملها تلك الشركات.
